AI技術とハードウェアの統合が進む中、Lattepanda SigmaはインテルCore i5-1340Pを搭載した高性能シングルボードコンピュータです。この記事では、Sigma (32GB) 上でのLLMs(たとえばLLaMA、Alpaca、LLaMA2、ChatGLM)の導入と動作に必要な手順を紹介します。さらに、自分のAIチャットボットサーバーを構築するための最適化方法も説明しています。
各モデルの運用を体験し、その性能をテストするには、Lattepanda Sigma(32GB)を選択することをお勧めします。このデバイス上でLLaMA2-7B-chat-hfなどの異なるバージョンを選ぶ際の注意点も説明します。さらに、LLMの加速には、コマンドの変更やOpenVINOの使用などがあると解説します。
OpenVINOを使用すれば、Intelハードウェアプラットフォームで深層学習モデルを最適化し、デプロイできます。これによって、LattePanda Sigmaの動作速度を向上させることも可能です。本記事では、エッジデバイス上でAIチャットボットサーバーを実装する可能性と挑戦について探求し、実際のデプロイメントとテストを通じてその実現可能性を示しています。
出典 : Deploy and run LLM on LattePanda Sigma (LLaMA, Alpaca etc. ) https://www.hackster.io/DFRobotOfficial/deploy-and-run-llm-on-lattepanda-sigma-llama-alpaca-etc-1ccc5c
